Guia prático de IA para gestoras de produto

Tenho visto com frequência artigos sobre o impacto da Inteligência Artificial (IA) no trabalho e na carreira de gestoras de produto e times de desenvolvimento de produto.

Contudo, poucos exploram de forma prática como PMs e times de desenvolvimento podem realmente aplicar IA para resolver problemas das clientes enquanto geram resultados para a empresa.

Neste artigo, trago um guia direto e prático para ajudar gestoras de produtos, designers e engenheiras a entender como usar IA na construção de produtos que entreguem soluções reais para as clientes e impulsionem o resultado das empresas.

IA é uma ferramenta

Antes de entrarmos nos conceitos, é um importante deixar claro que IA é uma ferramenta de tecnologia. Lembrando que:

Gestão de produtos é o desenvolvimento de produtos que resolvem o problema de cliente por meio de tecnologia de uma forma que gere resultado para a empresa.

IA nada mais é do que mais uma tecnologia para resolvermos problemas de nossas clientes gerando resultado para empresa.

Que tipo de problemas podemos resolver com IA?

IA nos permite resolver vários tipos de problemas como, por exemplo:

• Predizer ou recomendar próximos dados em uma série de dados. Exemplos: previsão de preços de imóveis, recomendação de livros, filmes ou músicas, predição da chance de um cliente cancelar uma assinatura (churn), forecast de demanda para controle de estoque.
• Segmentar ou classificar dados. Exemplos: agrupamento de clientes com perfis de compra semelhantes, classificação de e-mails como spam ou não-spam, diagnóstico médico, como distinguir células cancerígenas em exames, categorização automática de produtos em um e-commerce.
• Reconhecer padrões em textos, vídeos e imagens. Exemplos: reconhecimento facial para desbloquear celulares, tradução automática de textos (Google Translate), detecção de fraudes em transações financeiras, sistemas de vigilância que identificam comportamentos suspeitos.
• Interagir de forma inteligente e adaptável. Exemplos: assistentes virtuais que aprendem com conversas (ChatGPT, Siri, Alexa), sistemas de atendimento que personalizam respostas com base no histórico do cliente, jogos que ajustam a dificuldade com base na performance do jogador.
• Automatizar e otimizar processos complexos. Exemplos: IA em carros autônomos, interpretando o trânsito e tomando decisões em tempo real, robôs em fábricas que ajustam a produção com base na demanda, modelos de IA para descoberta de novos medicamentos.

Algoritmos

Um algoritmo é um conjunto de regras ou passos lógicos para resolver um problema ou realizar uma tarefa. Ele pode ser seguido por humanos (como uma receita de bolo) ou por máquinas (como um programa de computador).

Todo produto digital é composto por algoritmos como, por exemplo, o algoritmo de autenticação, quando a usuária informa seus dados para ter acesso ao produto.

Existem vários algoritmos que são utilizados em IA, aqui vai uma lista dos principais:

• Regressão Linear Simples: prevê um valor numérico com base em uma única variável.
  • Exemplo: Prever o preço de um imóvel com base no tamanho.
• Regressão Linear Múltipla: usa várias variáveis independentes para prever um valor numérico.
  • Exemplo: Prever o preço de um imóvel considerando tamanho, número de quartos e localização.
• Regressão Não Linear: modela relações mais complexas, onde os dados não seguem uma linha reta.
  • Exemplo: Prever o crescimento de usuários em um app, que pode seguir um padrão exponencial.
• Regressão Logística: classifica algo em duas categorias (sim/não, aprovado/reprovado).
  • Exemplo: Determinar se um cliente vai renovar uma assinatura ou não.
• K-Nearest Neighbors (KNN): encontra os vizinhos mais próximos de um dado novo e usa isso para classificá-lo.
  • Exemplo: Um app de recomendação sugere restaurantes parecidos com os que você já visitou.
• Árvores de Decisão: toma decisões com base em regras ‘se… então…’.
  • Exemplo: Chatbots que seguem um fluxo estruturado de atendimento.
• Random Forest: usa várias árvores de decisão juntas para obter previsões mais confiáveis.
  • Exemplo: Sistemas de detecção de fraude em transações bancárias.
• Support Vector Machine (SVM): encontra a melhor linha para separar diferentes categorias de dados.
  • Exemplo: Classificação de e-mails como spam ou não-spam.
• Redes Neurais Artificiais (ANNs): simula o funcionamento do cérebro humano para reconhecer padrões complexos.
  • Exemplo: Reconhecimento facial no desbloqueio de smartphones.
• Redes Neurais Convolucionais (CNNs): especializada em processamento de imagens.
  • Exemplo: Diagnóstico de doenças em exames médicos por imagem.
• Redes Neurais Recorrentes (RNNs): processa dados sequenciais, como textos ou séries temporais.
  • Exemplo: Sugestão de palavras ao digitar no celular.
• Transformadores: Processa textos longos e entende contexto de forma mais eficiente.
  • Exemplo: ChatGPT e assistentes virtuais inteligentes.
• Algoritmos Genéticos: Simula a evolução natural para encontrar soluções otimizadas.
  • Exemplo: Definir a melhor rota de entrega para reduzir custos.
• K-Means (Agrupamento): Agrupa dados semelhantes sem saber previamente as categorias.
  • Exemplo: Segmentação de clientes com base no comportamento de compra.
• Autoencoders: Reduz a dimensionalidade dos dados e detecta padrões sem supervisão.
  • Exemplo: Redução de ruído em imagens e detecção de anomalias em transações financeiras.
• Redes Neurais Não Supervisionadas: Aprendem padrões ocultos nos dados sem a necessidade de rótulos, identificando agrupamentos ou gerando novas amostras.
  • Exemplo: Geração de imagens realistas com GANs, detecção de anomalias em dados financeiros.
• Redes Generativas (GANs – Generative Adversarial Networks): Usam duas redes neurais (gerador e discriminador) competindo entre si para criar dados sintéticos realistas.
  • Exemplo: Geração de imagens realistas, deepfakes, criação de arte digital, síntese de vozes e simulação de dados médicos.
• Q-Learning: Aprendizado por reforço clássico, onde um agente aprende por tentativa e erro para maximizar recompensas.
  • Exemplo: Treinar agentes para jogar jogos simples, como o jogo da cobrinha.
• Deep Q Networks (DQN): Versão do Q-Learning que usa redes neurais para aprender ações ótimas em ambientes complexos.
  • Exemplo: Treinar IA para jogar Atari ou controlar carros autônomos.
• Policy Gradient: Aprendizado por reforço baseado em política, onde o agente aprende diretamente a melhor ação sem precisar armazenar recompensas.
  • Exemplo: Ensinar robôs a caminhar ou estratégias para jogos complexos como o AlphaGo.

Como algoritmos ficam inteligentes?

Esses são os principais algoritmos usados em IA, mas como eles ficam inteligentes? Por meio do aprendizado de máquina ou, em inglês, machine learning (ML), que é área da Inteligência Artificial que ensina máquinas a aprender padrões a partir de dados, sem serem explicitamente programadas para cada situação. Os algoritmos que listei acima são todos usados dentro do ML, mas cada um de uma maneira específica.

Os algoritmos de ML podem ser divididos em três tipos principais:

1. Aprendizado Supervisionado: aqui, o algoritmo aprende a partir de exemplos de dados rotulados, ou seja, dados que já possuem uma resposta conhecida.
   • Exemplos de algoritmos: Regressão Linear Simples, Regressão Linear Múltipla, Regressão Não Linear, Regressão Logística, K-Nearest Neighbors (KNN), Árvores de Decisão, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), Redes Neurais Artificiais (ANNs), Redes Neurais Convolucionais (CNNs), Redes Neurais Recorrentes (RNNs), Transformadores.
   • Exemplo prático: Prever se um cliente vai cancelar uma assinatura com base no histórico de compras.
2. Aprendizado Não Supervisionado: o algoritmo recebe dados sem rótulos e precisa encontrar padrões por conta própria.
   • Exemplos de algoritmos: K-Means, Algoritmos Genéticos, Autoencoders, Redes Neurais Não Supervisionadas.
   • Exemplo prático: Segmentação de clientes sem saber previamente quais grupos existem.
3. Aprendizado por Reforço: O algoritmo aprende por tentativa e erro, recebendo recompensas ou punições por suas ações.
   • Exemplos de algoritmos: Q-Learning, Deep Q Networks (DQN), Policy Gradient.
   • Exemplo prático: Treinar um robô para andar sozinho ou ensinar um carro autônomo a dirigir.

E onde entra Deep Learning? Deep Learning é uma subcategoria de ML que usa redes neurais profundas para aprender padrões complexos. Os algoritmos mais avançados, como CNNs, RNNs e Transformadores, pertencem ao Deep Learning.

Se ML fosse um conjunto de ferramentas, o Deep Learning seria como usar uma ferramenta mais sofisticada para problemas mais complexos.

Usando de uma analogia simples, os algoritmos são as receitas, machine learning é a cozinha, ou seja, o conceito geral de preparar comida. Assim como você pode cozinhar diferentes pratos usando receitas diferentes, em ML você pode resolver problemas usando diferentes algoritmos. Você segue receitas bem estabelecidas (algoritmos como regressão, árvores de decisão, etc.) e você pode ajustar ingredientes (hiperparâmetros), mas o método é relativamente direto.

Já o deep learning é a cozinha molecular, um estilo de cozinha que usa princípios científicos (física e química) para transformar ingredientes de maneiras inovadoras, criando texturas, sabores e apresentações surpreendentes. Você utiliza técnicas avançadas (redes neurais profundas) para criar algo inovador. Precisa de mais recursos (alto poder computacional, muitos dados). Pode produzir resultados surpreendentes e sofisticados (como IA gerando imagens ou escrevendo textos).

Modelo e algoritmo são a mesma coisa?

Agora que entendemos os principais algoritmos, vamos esclarecer uma dúvida comum: modelo e algoritmo são a mesma coisa?
Boa pergunta! Modelo e algoritmo não são exatamente a mesma coisa, mas estão intimamente relacionados.

O algoritmo é a receita ou conjunto de regras matemáticas que define como os dados serão processados para aprender um padrão. Ele é a base para a construção do modelo. Por exemplo, o algoritmo de Regressão Linear define uma equação matemática para encontrar uma linha que melhor se ajusta aos dados.

Já o modelo é o resultado do treinamento do algoritmo com dados específicos. Ele é a versão “aprendida” do algoritmo, ajustada para resolver um problema específico. Por exemplo, se treinarmos uma Regressão Linear para prever o preço de apartamentos com base no tamanho, o modelo final terá coeficientes e pesos específicos que foram ajustados com base nos dados usados no treinamento.

Voltando para nossa analogia culinária, o algoritmo é a receita de pão, ela define os passos gerais para fazer um pão, enquanto o modelo é o pão assado. Ele foi feito seguindo a receita, mas pode ter variações dependendo dos ingredientes usados (dados).

O algoritmo é a técnica. Ele define como os dados serão processados. O modelo é o produto final. Ele é a versão treinada do algoritmo, pronta para fazer previsões ou classificações com novos dados.

Existe IA sem aprendizado de máquina?

Sim! Nem toda Inteligência Artificial (IA) usa Machine Learning (ML). Existem vários exemplos de IA que seguem regras pré-definidas, sem aprendizado a partir de dados. Sistemas baseados em regras ainda são usados quando o problema é bem definido e não precisa de aprendizado contínuo. São aquilo que chamamos de algoritmos determinísticos. Alguns exemplos:

• Chatbots Baseados em Regras (Sem ML): antes dos chatbots modernos que usam Processamento de Linguagem Natural (NLP), muitas empresas usavam fluxos de decisão fixos para atendimento ao cliente.
  • Exemplo: Um chatbot de suporte que apenas segue um script pré-definido, respondendo com base em palavras-chave.
  • Limitação: Não entende variações na linguagem e não aprende com novas interações.
• Regras de Negócio em Produtos Digitais: muitos produtos aplicam IA determinística para definir ações automáticas sem aprendizado de máquina.
  • Exemplo: Um e-commerce que bloqueia um usuário após três tentativas erradas de login.
  • Outro exemplo: Um aplicativo bancário que nega automaticamente transações acima de um certo limite sem verificação de ML.
• Motores de Recomendação Simples (Sem ML): muitos produtos implementam recomendações baseadas em regras fixas, sem aprendizado de padrões de usuário.
  • Exemplo: Um app de streaming que recomenda filmes baseados em gêneros populares, sem considerar o histórico pessoal do usuário.
  • Limitação: Não personaliza recomendações para cada usuário.
• Assistentes Virtuais Simples:  alguns assistentes de voz antigos seguiam scripts baseados em comandos exatos.
  • Exemplo: Um sistema de atendimento telefônico que responde a comandos como “Pressione 1 para falar com o suporte técnico”, sem interpretar linguagem natural.
• Algoritmos de Precificação Baseados em Regras: Alguns produtos ajustam preços com base em regras fixas, sem aprendizado de padrões de compra.
  • Exemplo: Um site de ingressos define preços automaticamente com base na demanda prevista (Ex: “Se restam menos de 10 ingressos, aumente o preço em 10%”).
  • Limitação: Não se adapta dinamicamente a mudanças de comportamento do consumidor.

A IA determinística nada mais é do que os algoritmos tradicionais que sempre usamos, onde as regras e decisões são explicitamente programadas (exemplo: um “se isso, então aquilo” clássico). Esses algoritmos não aprendem com dados; eles apenas seguem instruções pré-definidas.

A IA se torna realmente interessante quando entra o Machine Learning (ML), pois os algoritmos passam a aprender padrões a partir dos dados e evoluir com o tempo. Em vez de serem programados para cada situação específica, eles ajustam seu próprio comportamento conforme mais dados são processados.

Quanto mais dados temos, melhor o modelo fica (desde que sejam dados de qualidade). Modelos de ML não apenas executam regras fixas, mas encontram relações sutis que poderiam passar despercebidas, ajustando suas previsões e recomendações continuamente.

Modelos de machine learning vs algoritmos determinísticos

Modelos só existem para algoritmos que usam Machine Learning (ML) ou Deep Learning (DL), porque nesses casos, o algoritmo precisa aprender padrões a partir de dados.

Algoritmos determinísticos não geram modelos pois seguem regras fixas e não aprendem. Como não há aprendizado, não há necessidade de um modelo treinado. Toda a lógica já está embutida no próprio código ou nas regras definidas pelo pessoa desenvolvedora.

Fazendo um resumo de tudo o que vimos em uma tabela:

E em uma imagem:

Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning

Conclusão

Lembrando que:

Gestão de produtos é o desenvolvimento de produtos que resolvem o problema de cliente por meio de tecnologia de uma forma que gere resultado para a empresa.

IA nada mais é do que mais uma tecnologia para resolvermos problemas de nossas clientes gerando resultado para empresa. Agora que você conhece um pouco mais sobre os conceitos de IA, Machine Learning, Deep Learning, algoritmos, modelos e formas de aprendizado, aqui vão algumas dicas de como usar IA para criar produtos:

• Comece pelo problema, não pela tecnologia: não implemente IA só porque está na moda. Antes de tudo, identifique o problema real a ser resolvido e avalie se IA é a melhor solução ou se um algoritmo determinístico simples já atende. Empresas que integram IA estrategicamente — e não apenas como um “recurso a mais” — criam vantagens reais. Pense em como IA pode reduzir fricção, personalizar experiências ou automatizar tarefas repetitivas para melhorar seu produto.
• IA depende de bons dados: a qualidade dos dados importa mais do que a complexidade do modelo. Sem dados organizados, limpos e representativos, nenhum modelo conseguirá entregar resultados confiáveis. Invista tempo na coleta e estruturação dos dados antes de pensar no algoritmo. Diferente de um software tradicional, um produto com IA pode precisar de grandes volumes de dados para funcionar bem. Muitas vezes, faz sentido começar com regras simples (algoritmos determinísticos) e evoluir para IA conforme os dados se acumulam.
• Defina sucesso e gerencie expectativas: IA não é mágica e sempre terá limitações. Defina métricas claras para medir o impacto no cliente e no negócio, além de monitorar a performance do modelo ao longo do tempo.
• Priorize eficiência e escalabilidade: modelos de IA podem ser pesados e lentos. Avalie tempo de resposta, custo computacional e impacto na experiência do usuário, garantindo que a solução seja viável na prática.
• Evolua de forma iterativa: não tente lançar um sistema complexo desde o início. Comece com regras simples e, conforme os dados e a maturidade do produto evoluem, implemente IA onde ela realmente fizer diferença. O trabalho não termina quando o modelo é lançado. Monitore métricas de desempenho, ajuste hiperparâmetros e implemente melhorias iterativas para garantir que o modelo continue útil ao longo do tempo.

Agora você tem o conhecimento essencial para avaliar se a IA é a tecnologia certa para ajudar a resolver problemas das clientes enquanto gera resultados para a empresa. Divirta-se!

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